Вас пугает необходимость обрабатывать петабайтные наборы данных? Познакомьтесь с Google BigQuery, — системой хранения информации, которая может консолидировать данные по всему предприятию, облегчает интерактивный анализ и позволяет реализовать задачи машинного обучения. Теперь вы можете эффективно хранить, запрашивать, получать и изучать данные в одной удобной среде. В этой книге мы отправимся в глубины BigQuery — бессерверное, легко масштабируемое и недорогое корпоративное хранилище данных, доступное в Google Cloud. Отсутствие инфраструктуры дает предприятиям возможность сосредоточиться на анализе данных и находить ценные идеи, используя хорошо знакомый язык SQL. Работая над BigQuery, мы стремились создать платформу, которая предлагает передовые возможности, использует преимущества многих замечательных технологий, доступных в современных облачных окружениях, и поддерживает проверенные временем технологии, актуальные и сейчас.

Например, главное преимущество Google BigQuery — это бессерверная вычислительная архитектура, которая отделяет вычисления от хранилища. Такой подход позволяет разным уровням архитектуры функционировать и масштабироваться независимо друг от друга, а также дает разработчикам баз данных гибкость при разработке и развертывании. Уникальной чертой BigQuery является встроенная поддержка машинного обучения и геопространственного анализа. В сочетании с Pub/Sub, Cloud Dataflow, Cloud Bigtable, Cloud AI Platform и многими сторонними компонентами платформа BigQuery способна взаимодействовать и с традиционными, и с современными системами в широком диапазоне требований к пропускной способности и задержкам. Наконец, BigQuery поддерживает ANSI-стандарт SQL, колоночную оптимизацию и федеративные запросы — ключевые элементы самостоятельного исследования данных, востребованные многими пользователями.

Для кого написана эта книга?
Эта книга адресована аналитикам, инженерам, а также специалистам по обработке и анализу данных, желающим использовать BigQuery для извлечения информации из больших наборов данных. Дата-аналитики могут взаимодействовать с BigQuery, используя SQL и инструменты мониторинга, такие как Looker, Data Studio и Tableau. Дата-инженеры могут интегрировать BigQuery в конвейеры, написанные на Python или Java, и использовать такие фреймворки, как Apache Spark и Apache Beam. Специалисты по обработке и анализу данных могут создавать модели машинного обучения в BigQuery, запускать модели TensorFlow для обучения на данных в BigQuery и делегировать выполнение распределенных массивных вычислений платформе BigQuery из блокнота Jupyter.

Название: Google BigQuery. Всё о хранилищах данных, аналитике и машинном обучении
Автор: Вальяппа Лакшманан, Джордан Тайджани
Издательство: Питер
Год: 2021
Страниц: 496
Язык: русский
Формат: pdf
Размер: 10.08 MB

Скачать Google BigQuery. Всё о хранилищах данных, аналитике и машинном обучении